Aprendizaje automático aplicado a reconocimiento de patrones en video y minería de datos

Autores
Lanzarini, Laura Cristina; Hasperué, Waldo; Estrebou, César Armando; Ronchetti, Franco; Villa Monte, Augusto; Aquino, Germán Osvaldo; Quiroga, Facundo; Basgall, María José; Rojas, Luis; Jimbo Santana, Patricia; Fernández Bariviera, Aurelio; Olivas Varela, José Ángel
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes basados en Redes Neuronales Artificiales aplicadas al Reconocimiento de Patrones y a la Minería de Datos. Con respecto al Reconocimiento de Patrones, el énfasis está puesto en el análisis de videos con el objetivo de identificar acciones humanas que faciliten la interfaz hombre/máquina y en la detección de patrones de movimiento en videos provenientes de cámaras de vigilancia asociados con situaciones de riesgo. En el área de la Minería de Datos se está trabajando en la generación de un modelo de fácil interpretación a partir de la extracción de reglas de clasificación que permita justificar la toma de decisiones y en desarrollo de nuevas estrategias aplicables a flujos de datos. Con respecto a Minería de Textos se han desarrollado métodos capaces de extraer las palabras clave de documentos independientemente del lenguaje. Actualmente se están desarrollando estrategias para resumir documentos a través de la extracción de los párrafos más representativos utilizando técnicas de optimización.
Eje: Bases de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Neural nets
Optimization
PATTERN RECOGNITION
Data mining
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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